障碍物检测装置

摘要

本发明提供一种障碍物检测装置，包括存储单元、类垂直边缘检测模块、交会判断模块、位置判断模块以及障碍物检测模块。类垂直边缘检测模块接收输入图像并对此输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘。交会判断模块判断这些类垂直边缘是否与预设的虚拟地面水平线相交。若这些类垂直边缘其中之一与虚拟地面水平线相交，位置判断模块判断与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中之一的一端是否位于检测区域内。若与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中之一的一端位于检测区域内，障碍物检测模块判定检测到障碍物的存在并提供警示。

权利要求

1.一种障碍物检测装置，包括：

存储单元，至少存储包含多张图像的视频串流；以及

类垂直边缘检测模块，耦接所述存储单元，接收所述视频串流的输入图像，对所述输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘，所述障碍物检测装置的特征在于，包括：

类垂直边缘追踪模块，耦接所述类垂直边缘检测模块，持续分别追踪所述类垂直边缘一段追踪时间；

斜率变化计算模块，在所述追踪时间内比较每一所述类垂直边缘的斜率变化值，并判断所述斜率变化值是否小于门槛值；以及障碍物检测模块，若所述斜率变化值其中之一小于所述门槛值，所述障碍物检测模块判定检测到障碍物的存在并提供警示。

2.根据权利要求1所述的障碍物检测装置，其特征在于，所述类垂直边缘检测模块包含第一方向边缘检测与第二方向边缘检测，以获取多个第一方向边缘与多个第二方向边缘，并依据所述第一方向边缘与所述第二方向边缘之间的夹角关系而获取所述类垂直边缘。

3.根据权利要求2所述的障碍物检测装置，其特征在于，所述类垂直边缘检测模块聚合彼此靠近且斜率相似的所述类垂直边缘。

4.根据权利要求3所述的障碍物检测装置，其特征在于，所述类垂直边缘检测模块的所述第一方向边缘检测为水平边缘检测，所述第二方向边缘检测为垂直边缘检测。

说明书

障碍物检测装置

[0001] 本发明是2014年03月19日所提出的申请号为201410102894.5、发明名称为《障碍物检测装置》的发明专利申请的分案申请。

技术领域

[0002] 本发明是有关于一种障碍物检测装置，且特别是有关于一种基于图像处理技术的障碍物检测装置。

背景技术

[0003] 随着汽车数量日益增长，发生道路事故的机率也逐年增加。显然地，车辆科技除了在动力部分持续进步外，行车过程中安全性的增进也是另一需要关注的课题。研究显示，倘若驾驶员能在发生碰撞前得到预警，可以大幅降低道路事故发生的机率。因此，良好且准确的障碍物检测与警示系统实为当前车用安全系统中非常重要的一个环节。

[0004] 一般来说，雷达或超音波系统已普遍用于现今的车用安全系统中，但雷达或超音波系统可能会因为无法辨识环境而降低辨识率，且雷达或超音波系统的电磁波功率也可能对人体造成影响。另一方面，随着图像处理与摄影感测技术的进步，利用图像来进行障碍物检测的方式也越来越常见。许多图像式安全警示系统通过辨识图像中障碍物，提醒驾驶者与其保持安全距离。然而，对于各式各样的图像处理与分析方式而言，其各自对应的辨识准确度或运算所需时间等系统效能表现皆有所差异。因此，如何基于图像处理方式提供一种高准确率的障碍物检测系统实为本领域技术人员所关心的议题之一。

发明内容

[0005] 因此，本发明提供一种障碍物检测装置，可提高通过图像检测与辨识障碍物的准确率，以适时地提供正确的障碍物警示给驾驶人。

[0006] 本发明提出一种障碍物检测装置，此障碍物检测装置包括存储单元、类垂直边缘检测模块、交会判断模块、位置判断模块以及障碍物检测模块。存储单元至少存储一张图像。类垂直边缘检测模块耦接存储单元，接收输入图像并对此输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘。交会判断模块判断这些类垂直边缘是否与预设的虚拟地面水平线相交。若这些类垂直边缘其中之一与虚拟地面水平线相交，位置判断模块判断与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中之一的一端是否位于检测区域内。若与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中之一的一端位于检测区域内，障碍物检测模块判定检测到障碍物的存在并提供警示。

[0007] 在本发明的一实施例中，上述的类垂直边缘检测模块系包含第一方向边缘检测与第二方向边缘检测，以获取多个第一方向边缘与多个第二方向边缘。类垂直边缘检测模块并依据这些第一方向边缘与这些第二方向边缘之间的夹角关系而获取类垂直边缘。

[0008] 在本发明的一实施例中，上述的垂直边缘检测模块聚合彼此靠近的多个类垂直边缘。

[0009] 在本发明的一实施例中，上述的类垂直边缘检测模块的第一方向边缘检测为水平边缘检测，而第二方向边缘检测为垂直边缘检测。

[0010] 另一方面，本发明提出一种障碍物检测装置，此障碍物检测装置包括存储单元、类垂直边缘检测模块、类垂直边缘追踪模块、斜率变化计算模块以及障碍物检测模块。存储单元至少存储包含多张图像的视频串流。类垂直边缘检测模块耦接存储单元，接收视频串流的输入图像并对输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘。类垂直边缘追踪模块耦接类垂直边缘检测模块，持续分别追踪这些类垂直边缘一段追踪时间。斜率变化计算模块于追踪时间内比较每一类垂直边缘的斜率变化值，并判断这些斜率变化值是否小于门槛值。若斜率变化值其中之一小于门槛值，障碍物检测模块判定检测到障碍物的存在并提供警示。

[0011] 在本发明的一实施例中，上述的类垂直边缘检测模块包含第一方向边缘检测与第二方向边缘检测，以获取多个第一方向边缘与多个第二方向边缘。类垂直边缘检测模块依据这些第一方向边缘与这些第二方向边缘之间的夹角关系而获取第一类垂直边缘。

[0012] 在本发明的一实施例中，上述的垂直边缘检测模块聚合彼此靠近且斜率相似的多个第一类垂直边缘。

[0013] 在本发明的一实施例中，上述的类垂直边缘检测模块的第一方向边缘检测为水平边缘检测，而第二方向边缘检测为垂直边缘检测。

[0014] 基于上述，在本发明的一实施例中，障碍物检测装置对输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取类垂直边缘。更进一步来说，障碍物检测装置通过不同方向性的边缘检测来检测出接近垂直线或完全垂直的边缘。藉此，通过判断类垂直检测所产生的类垂直边缘是否与地平线交会来进行障碍物检测，可进一步提高辨识障碍物的准确度并降低误判发生的机率，以增加驾驶人的行车安全性。

[0015] 为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。

附图说明

[0016] 图1是依照本发明所绘示的障碍物检测系统的示意图；

[0017] 图2为依照本发明一实施例所绘示的障碍物检测装置的方块图；

[0018] 图3是依照本发明一实施例所绘示障碍物检测方法的流程图；

[0019] 图4为依照本发明一实施例所绘示的障碍物检测的情境示意图；

[0020] 图5为依照本发明另一实施例所绘示的障碍物检测装置的方块图；

[0021] 图6是依照本发明另一实施例所绘示障碍物检测方法的流程图；

[0022] 图7A与图7B为依照本发明一实施例所绘示的障碍物检测的情境示意图；

[0023] 图8为依照本发明又一实施例所绘示的障碍物检测装置的方块图；

[0024] 图9是依照本发明又一实施例所绘示障碍物检测方法的流程图。

[0025] 附图标记说明：

[0026] 10：障碍物检测系统；

[0027] 12：图像获取单元；

[0028] 15、100、400、700：障碍物检测装置；

[0029] 110、410、710：存储单元；

[0030] 120、420、720：类垂直边缘检测模块；

[0031] 130、730：交会判断模块；

[0032] 140、740：位置判断模块；

[0033] 150、450、770：障碍物检测模块；

[0034] 430、750：类垂直边缘追踪模块；

[0035] 440、760：斜率变化计算模块；

[0036] Img1、Img2、Img3：图像；

[0037] M1：物件；

[0038] L1：虚拟地面水平线；

[0039] E1、E2、E2’、E3、E3’：类垂直边缘；

[0040] Z1：检测区域；

[0041] C1、C1’、C2、C2’：单位区域；

[0042] S201～S204：本发明一实施例所述的障碍物检测方法的各步骤；

[0043] S501～S504：本发明另一实施例所述的障碍物检测方法的各步骤；

[0044] S801～S806：本发明又一实施例所述的障碍物检测方法的各步骤。

具体实施方式

[0045] 图1是依照本发明所绘示的障碍物检测系统的示意图。请参照图1，障碍物检测系统10包括图像获取单元12以及障碍物检测装置15。障碍物检测系统10适用于一车辆上，图像获取单元12设置在车辆上，用以获取车辆周围的环境图像。举例来说，图像获取单元12可设置在车辆的前方，像是车辆挡风玻璃的上方，以获取车辆前方的车道图像。图像获取单元12例如是具有电荷耦合元件(Charge Coupled Device，简称CCD)或互补式金氧半导体(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，简称CMOS)元件的图像传感器，用以获取车辆四周的环境图像。更具体来说，图像获取单元12例如是具有录影设备的行车记录摄影机，也可以是具有摄影功能的数码照相机，但本发明并不局限于此等实作态样。

[0046] 障碍物检测装置15为具有图像处理功能的电子装置，可以被实作为电脑、车用电脑或其他车用电子装置。障碍物检测装置15直接或间接连接图像获取单元12，以接收图像获取单元12所获取到的图像或视频串流。基此，障碍物检测装置15可依据图像获取单元12所获取到的图像或视频串流来进行障碍物的检测与警示。在本发明的实施例中，障碍物检测装置15根据图像中的边缘信息来进行障碍物的检测。需特别说明的是，障碍物检测装置15将进行类垂直边缘(Quai-vertical edge)检测，从而检测出图像中其边缘方向与垂直方向接近的类垂直边缘。

[0047] 因此，基于障碍物会遮挡住驾驶人视线中的地面水平线的原理，在本发明的一实施例中，障碍物检测装置15通过判断图像中的类垂直边缘是否通过图像上的虚拟水平线而据以得知车辆四周是否有障碍物的存在。此外，在本发明的另一实施例当中，障碍物检测装置15还可通过视频串流中类垂直边缘的斜率变化而进一步区别障碍物轮廓与马路上的车道线。为了进一步说明如何根据类垂直边缘检测所获取的类垂直边缘来进行障碍物检测，以下特举多个实施例来对本发明进行说明

[0048] 图2为依照本发明一实施例所绘示的障碍物检测装置的方块图。请参照图2，障碍物检测装置100包括存储单元110、类垂直边缘检测模块120、交会判断模块130、位置判断模块140以及障碍物检测模块150。存储单元110例如是随机存取存储器(random access memory)、快闪存储器(Flash)或其他的存储器，用以存储图像资料。类垂直边缘检测模块120耦接存储单元110，以读取或接收存储单元所存储的至少一张图像。

[0049] 另一方面，类垂直边缘检测模块120、交会判断模块130、位置判断模块140以及障碍物检测模块150可由软件、硬件或其组合实作而得，在此不加以限制。软件例如是原始码、应用软件、驱动程序或专门用以实现特定功能的软件模块或函式等。硬件例如是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，可程序化控制器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微处理器(Microprocessor)等。举例来说，类垂直边缘检测模块120、交会判断模块130、位置判断模块140以及障碍物检测模块150例如是电脑程序或指令，其可载入障碍物检测装置100的处理器，从而执行障碍物检测的功能。

[0050] 图3是依照本发明一实施例所绘示障碍物检测方法的流程图。请同时参照图2与图3，在本实施例中，障碍物检测方法例如可通过图2中的障碍物检测装置100来执行。以下搭配障碍物检测装置100中的各项元件来说明本实施例的障碍物检测方法的步骤。

[0051] 首先，在步骤S201，类垂直边缘检测模块120接收输入图像并对此输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘。进一步来说，类垂直边缘检测用以检测出图像中边缘方向与垂直方向相近或相同的边缘，其中上述垂直方向与地平线方向垂直。具体来说，在本发明的实施例中，类垂直边缘的边缘方向与垂直方向之间的夹角会小于一个角度值，而此角度值可视实际应用状况而定，本发明对此并不限制。

[0052] 进一步来说，在一实施例中，类垂直边缘检测模块120例如包含第一方向边缘检测与第二方向边缘检测，以获取多个第一方向边缘与多个第二方向边缘。类垂直边缘检测模块并依据这些第一方向边缘与这些第二方向边缘之间的夹角关系而获取类垂直边缘。需说明的是，由于第一方向边缘检测与第二方向边缘检测各自对应的方向并不相同但为已知的参数，因此类垂直边缘检测模块120可基于第一方向边缘与第二方向边缘之间的夹角关系而分析出图像中每一边缘的方向性，并进一步通过图像中的边缘方向而获得类垂直边缘。换言之，在执行边缘检测程序时，类垂直边缘检测模块120可利用不同的遮罩来进行不同方向性的边缘检测。然，本发明并不特别限制第一方向边缘检测与第二方向边缘检测各自对应的方向，可视实际应用状况与需求而定。

[0053] 举例来说，第一方向边缘检测可为水平边缘检测，而第二方向边缘检测可为垂直边缘检测。因此，在一实施例中，类垂直边缘检测模块120可利用不同方向性的索贝尔(Sobel)遮罩计算出水平方向的边缘值与垂直方向的边缘值。于是，类垂直边缘检测模块120不仅可通过水平方向的边缘值与垂直方向的边缘值而检测出图像中的边缘，还可利用水平方向的边缘值与垂直方向的边缘值的比例分析出边缘的方向性。类垂直边缘检测模块
120可通过边缘的方向性而检测出图像中的类垂直边缘。但本发明并不限于上述实施态样，可检测出边缘方向性的算法皆适用于本发明。举例来说，类垂直边缘检测模块120也可利用Prewitt遮罩进行本实施例的类垂直边缘检测。

[0054] 之后，在步骤S202，交会判断模块130判断这些类垂直边缘是否与预设的虚拟地面水平线相交。虚拟地面水平线为图像中预设的一条基准线，虚拟地面水平线在图像中的位置可视实际应用情形而设定之。除了直接判断类垂直边缘是否通过虚拟地面水平线之外，交会判断模块130例如以虚拟地面水平线为基准线而定义出包括虚拟地面水平线的一图像区间。举例来说，与虚拟地面水平线上下距离十个像素之内的区域可作为用来检测类垂直边缘是否与虚拟地面水平线相交的图像区间。倘若类垂直边缘的部分位于此图像区间内，交会判断模块130可据以判定此类垂直边缘与虚拟地面水平线相交。

[0055] 需说明的是，在交会判断模块130判定类垂直边缘是否与虚拟地面水平线相交之前，垂直边缘检测模块120还可聚合(grouping)彼此靠近的多个类垂直边缘。具体来说，垂直边缘检测模块120可依据这些类垂直边缘的位置而得知一类垂直边缘是否与另一类垂直边缘彼此靠近，并聚合彼此靠近的多个第一类垂直边缘。简单来说，同一障碍物的类垂直边缘可通过此步骤整合或合并，因而降低交会判断模块130判断类垂直边缘是否与虚拟地面水平线相交的计算量。

[0056] 若这些第一类垂直边缘其中之一与虚拟地面水平线相交，在步骤S203，位置判断模块140判断与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中之一的一端是否位于检测区域内。进一步来说，位置判断模块140可依据类垂直边缘的位置信息而判断出这些与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中之一的一端是否位于检测区域内，此举可进一步分辨出虚拟地面水平线相交的类垂直边缘所关联的物件是否为阻挡行车的障碍物。具体来说，位置判断模块140可通过步骤S203的判断而进一步辨识出与车辆之间的距离够接近的障碍物。由于与车辆距离太遥远的物体并不会阻碍车辆的行进，因此位置判断模块140可排除与车辆距离太遥远的物体为障碍物的可能性。也就是说，基于远方物体在图像中的边缘并不会落在本实施例所述的检测区域内，障碍物检测装置100可通过判断类垂直边缘的一端是否位于检测区域内而分辨出障碍物与远方的物体。

[0057] 于是，若与虚拟地面水平线相交的第一类垂直边缘其中之一的一端位于检测区域内，在步骤S204，障碍物检测模块150判定检测到障碍物的存在并提供警示。障碍物检测模块150提供的警示例如提示文字、声响与灯光的其一或其组合，但并不限制于此。障碍物检测模块150可随实际应用需求来改变提示警示的呈现方式。

[0058] 图4为依照本发明一实施例所绘示的障碍物检测的情境示意图。请参照图4，假设图像Img1为车辆上的图像获取单元所拍摄的车前图像，且图像Img1中具有物件M1。首先，障碍物检测装置对图像Img1进行类垂直边缘检测程序。在图4所示的范例中，障碍物检测装置至少可检测到类垂直边缘E1，并判定类垂直边缘E1与虚拟地面水平线L1相交。如图4所示，类垂直边缘E1为与垂直方向角度接近的边缘。此外，障碍物检测装置也判定类垂直边缘E1的一端落在检测区域Z1内。基此，由于类垂直边缘E1与虚拟地面水平线L1相交且其一端落在检测区域Z1内，因此障碍物检测装置将判定车辆附近具有障碍物并提供警示给驾驶人。

[0059] 图5为依照本发明另一实施例所绘示的障碍物检测装置的方块图。请参照图5，障碍物检测装置400包括存储单元410、类垂直边缘检测模块420、类垂直边缘追踪模块430、斜率变化计算模块440以及障碍物检测模块450。存储单元410与前述实施例的存储单元110相似或相同，与此不再赘述。

[0060] 另一方面，在本实施例中，类垂直边缘检测模块410耦接存储单元410，以接收视频串流中的多张图像。类垂直边缘追踪模块430耦接类垂直边缘检测模块410，以对多张图像上的边缘进行追踪。类垂直边缘检测模块420、类垂直边缘追踪模块430、斜率变化计算模块440以及障碍物检测模块450可由软件、硬件或其组合实作而得，在此不加以限制。

[0061] 软件例如是原始码、应用软件、驱动程序或专门用以实现特定功能的软件模块或函式等。硬件例如是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，可程序化控制器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微处理器(Microprocessor)等。举例来说，类垂直边缘检测模块420、类垂直边缘追踪模块430、斜率变化计算模块440以及障碍物检测模块450例如是电脑程序或指令，其可载入障碍物检测装置400的处理器，从而执行障碍物检测的功能。

[0062] 图6是依照本发明另一实施例所绘示障碍物检测方法的流程图。请同时参照图5与图6，在本实施例中，障碍物检测方法例如可利用图5中的障碍物检测装置400来执行。以下搭配障碍物检测装置400中的各项元件来说明本实施例的障碍物检测方法的步骤。

[0063] 首先，在步骤S501，类垂直边缘检测模块420接收视频串流的输入图像并对输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘。简单来说，类垂直边缘检测模块420从存储单元410获取视频串流，而此视频串流由拍摄时间连续的多张图像所构成。类垂直边缘检测模块420对这些视频串流所包括的图像进行类垂直边缘检测，从而获取各图像上的多个类垂直边缘。其中，类垂直边缘检测模块420执行类垂直边缘检测的详细实施方法与前述实施例的类垂直边缘检测模块120相似，于此不再赘述。在一实施例中，类垂直边缘检测模块420可针对各图像进行类垂直边缘检测而获取各图像所对应的类垂直边缘图像，而各类垂直图像包括了多个类垂直边缘。

[0064] 接着，在步骤S502，类垂直边缘追踪模块430持续分别追踪这些类垂直边缘一段追踪时间。在步骤S503，斜率变化计算模块440在追踪时间内比较每一类垂直边缘的斜率变化值，并判断这些斜率变化值是否小于门槛值。进一步来说，为了对不同图像上相互对应的类垂直边缘进行比较，类垂直边缘追踪模块430持续分别追踪这些类垂直边缘一段追踪时间。另一方面，斜率变化计算模块440将比较不同图像上相互对应的类垂直边缘各自的斜率，并判断斜率变化值是否小于门槛值。

[0065] 在一实施例当中，类垂直边缘追踪模块430以及斜率变化计算模块440可利用梯度角度直方图(Histogram of Oriented Gradient，简称HOG)来追踪这些类垂直边缘以及比较相互对应的类垂直边缘的斜率。详细来说，类垂直边缘图像可被区分成多个单位区域(cell)，通过统计各像素点的特征值可建立各单位区域的梯度角度直方图。基此，通过比较各单位区域的梯度角度直方图，类垂直边缘追踪模块430可获取不同图像上代表相同景物的单位区域，以获取不同图像上相互对应的单位区域，从而达到追踪类垂直边缘的目的。

[0066] 斜率变化计算模块440例如可通过比较梯度角度直方图的统计结果来判断斜率变化值是否小于门槛值。进一步来说，通过梯度角度直方图的统计，斜率变化计算模块440可得知每个梯度角度直方图中最高统计槽(most significant bin)所对应的角度值。基此，通过比对相互对应的单位区域的最高统计槽所对应的角度值，斜率变化计算模块440可据以得知各类垂直边缘的斜率变化。

[0067] 需说明的是，对于道路上的车道线而言，车道线的边缘会随着车辆的转向而改变方向。相反地，障碍物的边缘并不会随因为车辆转向而改变方向，因此障碍物检测装置可通过在一追踪时间内分析与比对类垂直边缘的斜率变化值而判定是否检测到障碍物。换言之，通过类垂直边缘的斜率变化值，障碍物检测装置可据以分辨出图像中的立体物件与平面物件，其中平面物件上尚不足以阻碍车辆行进。藉此，若斜率变化值其中之一小于门槛值，在步骤S504，障碍物检测模块450判定检测到障碍物的存在并提供警示。

[0068] 图7A与图7B为依照本发明一实施例所绘示的障碍物检测的情境示意图。请同时参照图7A与图7B，假设车辆上的图像获取单元所获取的视频串流包括图像Img2与图像Img3，且此车辆在转向的状态下获得图像Img2与图像Img3。换言之，图像Img2与图像Img3为车辆上的图像获取单元在不同时间所获取的车前图像，且图像Img2的获取时间早于图像Img3的获取时间。再者，从图像Img2与图像Img3中的景物可知，假设车辆正处于向右转的状态下。

[0069] 首先，障碍物检测装置分别对图像Img2与图像Img3进行类垂直边缘检测程序。在图7A与图7B所示的范例中，障碍物检测装置至少可检测到图像Img2的类垂直边缘E2与类垂直边缘E3，且障碍物检测装置至少可检测到图像Img3的类垂直边缘E2’与类垂直边缘E3’。再者，基于HOG的计算，障碍物检测装置可得知图像Img2的单位区域C1与图像Img3的单位区域C1’为相互对应的关系，并可得知图像Img2的单位区域C2与图像Img3的单位区域C2’为相互对应的关系。

[0070] 于是，通过比对单位区域C1的梯度方向直方图与单位区域C1’的梯度方向直方图，障碍物检测装置可得知类垂直边缘E3与类垂直边缘E3’之间的斜率变化值是否大于门槛值。同样的，通过比对单位区域C2的梯度方向直方图与单位区域C2’的梯度方向直方图，障碍物检测装置可得知类垂直边缘E2与类垂直边缘E2’之间的斜率变化值是否大于门槛值。

[0071] 在本范例中，类垂直边缘E3与类垂直边缘E3’为关联于前方障碍物的边缘，类垂直边缘E2与类垂直边缘E2’为关联于车道线的边缘。如图7A与7B所示，当车辆转向时，类垂直边缘E3与类垂直边缘E3’之间的斜率变化并不大。相反地，当车辆转向时，类垂直边缘E2与类垂直边缘E2’之间的斜率变化非常明显。基此，障碍物检测装置仅将类垂直边缘E3与类垂直边缘E3’视为对应至障碍物的边缘。也就是说，障碍物检测装置可通过在追踪时间内比较每一类垂直边缘的斜率变化值，来判断是否检测到障碍物。

[0072] 图8为依照本发明又一实施例所绘示的障碍物检测装置的方块图。请参照图8，障碍物检测装置700包括存储单元710、类垂直边缘检测模块720、交会判断模块730、位置判断模块740、类垂直边缘追踪模块750、斜率变化计算模块760以及障碍物检测模块770。上述各项元件与图2以及图5所示的实施例相同或相似，本领域具通常知识者可参照图2与图5的相关说明而类推之，于此不再赘述。

[0073] 图9是依照本发明又一实施例所绘示障碍物检测方法的流程图。请同时参照图8与图9，在本实施例中，障碍物检测方法例如可利用图8中的障碍物检测装置700来执行。此外，在本实施例中，障碍物检测装置可同时通过单张图像与视频串流中的多张图像来进行障碍物检测，因而提高障碍物检测的准确度。以下搭配障碍物检测装置700中的各项元件来说明本实施例的障碍物检测方法的步骤。

[0074] 在步骤S801，类垂直边缘检测模块720接收视频串流的输入图像并对输入图像进行类垂直边缘检测程序而获取多个类垂直边缘。在步骤S802，交会判断模块730判断这些类垂直边缘是否与预设的虚拟地面水平线相交。若步骤S802判断为否，在步骤S803，类垂直边缘追踪模块750持续分别追踪这些类垂直边缘一段追踪时间。

[0075] 之后，在步骤S805，斜率变化计算模块760在追踪时间内比较每一类垂直边缘的斜率变化值，并判断这些斜率变化值是否小于门槛值。若步骤S805判断为是或步骤S802判断为是，在步骤S804，位置判断模块740判断与虚拟地面水平线相交的类垂直边缘其中的一的一端是否位于检测区域内，以及判断对应至斜率变化值小于门槛值的类垂直边缘其中之一的一端是否位于检测区域内。若步骤S804判断为是，在步骤S806，障碍物检测模块770判定检测到障碍物的存在并提供警示。上述步骤S801～步骤S806的详细内容可以参照图1至图7的相关说明而类推之，在此不再赘述。

[0076] 综上所述，本发明一实施例中的障碍物检测装置通过图像处理的方式来进行障碍物检测。障碍物检测装置通过不同方向性的边缘检测来检测出接近垂直线但非完全垂直的边缘，并利用这些类垂直边缘所产生的信息来判断是否有障碍物的存在。基此，通过类垂直边缘的检测，可避免因过于复杂的边缘信息或特定的边缘特征所造成的误判，从而提高辨识障碍物的准确度。除此之外，在利用类垂直边缘检测障碍物的过程中，本发明还可通过单摄影装置所产生的视频串流辨识出图像中的立体物件与平面物件，相较于多摄影装置的立体视觉技术，本发明可节省大量的成本并降低运算量。

[0077] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。